Eksponensieel Stryk Bewegende Gemiddelde Excel

Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde Tegniese aanwyser toon die gemiddelde instrument prys waarde vir 'n sekere tydperk van die tyd. Wanneer 'n mens word bereken dat die bewegende gemiddelde, een gemiddeldes uit die instrument prys vir hierdie tydperk. As die prys veranderinge, sy bewegende gemiddelde óf verhoog, of verminder. Daar is vier verskillende tipes bewegende gemiddeldes: Eenvoudige (ook na verwys as Rekenkundige), eksponensiële. Reëlmatige en Geweegde. Bewegende gemiddelde kan bereken word vir enige opeenvolgende datastel, insluitend die opening en sluiting pryse, hoogste en laagste pryse, handel volume of enige ander aanwysers. Dit is dikwels die geval wanneer dubbel bewegende gemiddeldes gebruik. Die enigste ding wat waar bewegende gemiddeldes van verskillende tipes divergeer aansienlik van mekaar, is wanneer gewig koëffisiënte, wat die jongste data is opgedra, is anders. In geval praat ons van Simple bewegende gemiddelde. Alle pryse van die tydperk ter sprake is gelyk in waarde. Eksponensiële bewegende gemiddelde en Lineêre Geweegde Moving Gemiddelde heg meer waarde aan die nuutste pryse. Die mees algemene manier om die interpretasie van die prys bewegende gemiddelde is om sy dinamika vergelyk met die prys aksie. Wanneer die instrument prys bo sy bewegende gemiddelde styg, blyk 'n koopsein, indien die prys val onder sy bewegende gemiddelde, wat ons het, is 'n sell sein. Dit handel stelsel, wat gebaseer is op die bewegende gemiddelde, is nie ontwerp om toegang tot die mark te voorsien reg in sy laagste punt, en sy uitgang regs op die piek. Dit maak dit moontlik om op te tree volgens die volgende tendens: te koop kort nadat die pryse die bodem bereik, en om gou te verkoop nadat die pryse hul hoogtepunt bereik het. Bewegende gemiddeldes kan ook toegepas word op aanwysers. Dit is hier waar die interpretasie van aanwyser bewegende gemiddeldes is soortgelyk aan die interpretasie van die prys bewegende gemiddeldes: As die aanwyser styg bo sy bewegende gemiddelde, wat beteken dat die stygende aanwyser beweging is waarskynlik om voort te gaan: as die aanwyser val onder sy bewegende gemiddelde, hierdie beteken dat dit waarskynlik om voort te gaan gaan afwaarts. Hier is die tipes bewegende gemiddeldes op die grafiek: Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) Jy kan die handel seine van hierdie aanwyser te toets deur die skep van 'n kundige adviseur in MQL5 Wizard. Berekening Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige, met ander woorde, rekenkundige bewegende gemiddelde word bereken deur 'n opsomming van die pryse van sluiting instrument oor 'n sekere aantal enkele periodes (byvoorbeeld 12 uur). Hierdie waarde word dan gedeel deur die getal van sodanige tydperke. SMA som (naby (i), N) / N som som BESLOTE (i) huidige tydperk naby prys N aantal periodes berekening. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) eksponensieel stryk bewegende gemiddelde word bereken deur die toevoeging van 'n sekere deel van die huidige sluitingsprys op die vorige waarde van die bewegende gemiddelde. Met eksponensieel stryk bewegende gemiddeldes, die jongste naby pryse is meer werd. P-persent eksponensiële bewegende gemiddelde sal lyk: EMA (naby (i) P) (EMO (i - 1) (1 - P)) sluit (i) huidige tydperk naby prys EMO (i - 1) waarde van die bewegende gemiddelde van 'n voorafgaande tydperk P die persentasie van die gebruik van die prys waarde. Reëlmatige bewegende gemiddelde (SMMA) Die eerste waarde van hierdie stryk bewegende gemiddelde word bereken as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA): sum1 som (naby (i), N) Die tweede bewegende gemiddelde word bereken volgens die formule: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) sluit (i)) / N Opeenvolgende bewegende gemiddeldes word bereken volgens die onderstaande formule: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) sluit (i) ) / N som som sum1 totale bedrag van die sluiting van pryse vir n periodes word dit gereken as die vorige bar PREVSUM glad som van die vorige bar SMMA (i-1) glad bewegende gemiddelde van die vorige bar SMMA (i) glad bewegende gemiddelde van die huidige bar (behalwe vir die eerste een) sluit (i) huidige naby prys N glad tydperk. Na rekenkundige Doelskoppe die formule kan vereenvoudig word: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) sluit (i)) / N Lineêre Geweegde bewegende gemiddelde (LWMA) In die geval van geweegde bewegende gemiddelde, die jongste data is meer werd as meer vroeë data. Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elkeen van die sluitingstyd pryse binne die oorweeg reeks, deur 'n sekere gewig koëffisiënt: LWMA som (naby (i) i, N) / som (i, N) som som BESLOTE (i) huidige naby prys som (i, n) totale bedrag van die gewig koëffisiënte n glad period. Exponential smoothing Hierdie voorbeeld leer jy hoe om eksponensiële gladstryking van toepassing op 'n tydreeks in Excel. Eksponensiële gladstryking gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies Eksponensiële Smoothing en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die dempingsfaktor boks en tik 0.9. Literatuur praat dikwels oor die smoothing konstante (alfa). Die waarde (1-) is die dempingsfaktor genoem. 6. Klik op die Uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons stel alfa tot 0.1, die vorige data punt kry 'n relatief klein gewig, terwyl die vorige stryk waarde 'n groot gewig gegee (maw 0.9). As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan die stryk waarde vir die eerste data punt bereken nie omdat daar geen vorige data punt. Die stryk waarde vir die tweede data punt is gelyk aan die vorige data punt. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir Alpha 0.3 en alfa 0,8. Gevolgtrekking: Die kleiner alfa (Hoe groter die dempingsfaktor), hoe meer die pieke en dale is glad nie. Die groter alfa (kleiner die dempingsfaktor), hoe nader die stryk waardes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleForecasting deur gladstrykingstegnieke Hierdie webwerf is 'n deel van die JavaScript E-laboratoriums leer voorwerpe vir besluitneming. Ander JavaScript in hierdie reeks is verdeel onder verskillende gebiede van aansoeke in die menu artikel op hierdie bladsy. 'N tyd-reeks is 'n reeks waarnemings wat bestel betyds. Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. Gebruikte tegnieke is glad. Hierdie tegnieke, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendense. Tik die tydreeks Ry-wyse in volgorde, vanaf die linker-boonste hoek, en die parameter (s), dan op die Bereken knoppie vir die verkryging van een tydperk lig vooruitskatting. Leeg bokse is nie ingesluit in die berekeninge, maar nulle is. In die begin van jou data om te beweeg van sel tot sel in die data-oorsig gebruik die Tab-sleutel nie arrow of betree sleutels. Kenmerke van tydreekse, wat geopenbaar kan word deur die ondersoek van die grafiek. met die geskatte waardes, en die residue gedrag, toestand voorspelling modelle. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes rang onder die gewildste tegnieke vir die preprocessing van tydreekse. Hulle word gebruik om ewekansige wit geraas filter uit die data, om die tydreeks gladder te maak of selfs om sekere inligting komponente vervat in die tydreeks te beklemtoon. Eksponensiële Smoothing: Dit is 'n baie gewilde skema om 'n reëlmatige Tyd Reeks produseer. Terwyl dit in Bewegende Gemiddeldes die afgelope waarnemings word dieselfde gewig, eksponensiële Smoothing ken eksponensieel afneem gewigte as die waarneming ouer. Met ander woorde, is Onlangse waarnemings gegee relatief meer gewig in vooruitskatting as die ouer waarnemings. Double Eksponensiële Smoothing is beter op tendense hantering. Drie Eksponensiële Smoothing beter te hanteer parabool tendense. 'N exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante a. ooreenstem rofweg 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte (bv tydperk) n, waar n en N verwant deur: 'n 2 / (N1) of N (2 - a) / n. So, byvoorbeeld, 'n exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,1 sou rofweg ooreen met 'n 19 dag bewegende gemiddelde. En 'n 40-dag eenvoudig bewegende gemiddelde sou rofweg ooreen met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,04878. Holts Lineêre Eksponensiële Smoothing: Veronderstel dat die tydreeks is nie-seisoenale maar wel vertoon tendens. Holts metode skat beide die huidige vlak en die huidige tendens. Let daarop dat die eenvoudige bewegende gemiddelde is spesiale geval van die eksponensiële gladstryking deur die oprigting van die tydperk van die bewegende gemiddelde van die heelgetal deel van (2-Alpha) / Alpha. Vir die meeste sake-data 'n Alpha parameter kleiner as 0.40 is dikwels doeltreffend. Dit kan egter 'n mens 'n rooster op soek na die parameter ruimte uit te voer, met 0,1-0,9, met inkremente van 0.1. Toe het die beste alfa die kleinste gemiddelde absolute fout (MA Fout). Hoe om 'n paar glad metodes te vergelyk: Alhoewel daar numeriese aanwysers vir die beoordeling van die akkuraatheid van die voorspelling tegniek, die mees benadering is in die gebruik van visuele vergelyking van verskeie voorspellings oor die akkuraatheid daarvan te evalueer en kies tussen die verskillende vooruitskatting metodes. In hierdie benadering, moet 'n mens stip op dieselfde grafiek die oorspronklike waardes van 'n tydreeks veranderlike en die voorspelde waardes van verskillende vooruitskatting metodes (met behulp van, bv Excel), dus 'n visuele vergelyking fasilitering. Jy kan hou die gebruik van die verlede Voorspellings deur gladstrykingstegnieke JavaScript om die verlede voorspel waardes gebaseer op gladstrykingstegnieke dat slegs enkele parameter gebruik te verkry. Holt, en winters metodes gebruik twee en drie parameters, onderskeidelik, dus is dit nie 'n maklike taak om die optimale, of selfs naby optimale waardes kies deur probeer-en foute vir die parameters. Die enkele eksponensiële gladstryking beklemtoon die kort reeks perspektief dit stel die vlak van die laaste waarneming en is gebaseer op die voorwaarde dat daar geen tendens. Die lineêre regressie, wat 'n lyn van kleinste kwadrate op die historiese data (of omskep historiese data) pas, stel die lang reeks, wat gekondisioneer op die basiese tendens. Holts lineêre eksponensiële gladstryking vang inligting oor onlangse tendens. Die parameters in Holts model is vlakke-parameter wat moet verminder word wanneer die hoeveelheid data wat variasie is groot, en tendense-parameter moet verhoog word indien die onlangse tendens rigting word ondersteun deur die oorsaaklike paar faktore. Korttermyn vooruitskatting: Let daarop dat elke JavaScript op hierdie bladsy bied 'n een-stap-ahead skatting. Om 'n twee-stap-ahead voorspelling te kry. eenvoudig die geskatte waarde toevoeg tot die einde van jou tydreeksdata en kliek dan op dieselfde Bereken knoppie. Jy kan hierdie proses herhaal vir 'n paar keer om die nodige kort termyn forecasts. How kry om te bereken Bewegende Gemiddeldes in Excel Excel Data-analise Vir Dummies, 2nd Edition Die Data-analise opdrag gee 'n instrument vir die berekening van bewegende en eksponensieel stryk gemiddeldes in Excel. Veronderstel, ter wille van illustrasie, wat you8217ve ingesamel daaglikse temperatuur inligting. Jy wil die driedaagse bereken bewegende gemiddelde 8212 die gemiddelde van die afgelope drie dae 8212 as deel van 'n paar eenvoudige weervoorspelling. Om te bereken bewegende gemiddeldes vir hierdie datastel, neem die volgende stappe. Om 'n bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die bewegende gemiddelde item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer die inligting wat jy wil gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. Klik op die insette Range tekskassie van die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die gebruik van die muis om die werkblad verskeidenheid kies. Jou reeksverwysing moet absolute sel adresse gebruik. 'N absolute sel adres voorafgaan die brief kolom en ry getal met tekens, soos in A1: A10. As die eerste sel in jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om jou data te identifiseer of beskryf, kies die etikette in eerste ry boks. In die interval tekskassie, vertel Excel hoeveel waardes in die bewegende gemiddelde berekening te sluit. Jy kan 'n bewegende gemiddelde met behulp van 'n aantal waardes te bereken. By verstek, Excel gebruik die mees onlangse drie waardes om die bewegende gemiddelde te bereken. Te bepaal dat 'n ander aantal waardes word gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken, te betree wat waarde in die interval tekskassie. Vertel Excel waar die bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart byvoorbeeld het die bewegende gemiddelde data is geplaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Gee aan of u 'n grafiek wil. As jy 'n grafiek wat die bewegende gemiddelde inligting plotte wil, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui aan of jy wil standaardfout inligting bereken. As jy wil die standaard foute te bereken vir die data, kies die standaard foute boks. Excel plaas standaardfout waardes langs die bewegende gemiddelde waardes. (Die standaard fout inligting gaan in C2:. C10) Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy berekende wil en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting. Let wel: As Excel doesn8217t genoeg inligting om 'n bewegende gemiddelde te bereken vir 'n standaard fout, dit plaas die fout boodskap in die sel. Jy kan 'n paar selle wat hierdie fout boodskap as 'n value. How om Geweegde bewegende gemiddeldes in Excel bereken aan die hand Eksponensiële Smoothing Excel Data-analise Vir Dummies wys sien, 2de Uitgawe die eksponensiële Smoothing instrument in Excel bereken die bewegende gemiddelde. Maar eksponensiële gladstryking gewigte die waardes wat in die bewegende gemiddelde berekeninge sodat meer onlangse waardes het 'n groter invloed op die gemiddelde berekening en ou waardes het 'n mindere effek. Dit gewigte word bereik deur 'n glad konstante. Om te illustreer hoe die eksponensiële Smoothing program werk, veronderstel dat you8217re weer te kyk na die gemiddelde daaglikse inligting temperatuur. Om geweegde bewegende gemiddeldes te bereken met behulp van eksponensiële gladstryking, neem die volgende stappe: Om 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die eksponensiële Smoothing item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die dialoog Eksponensiële Smoothing boks. Identifiseer die data. Om die data waarvoor jy 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde bereken identifiseer, klik in die Invoer Range tekskassie. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die kies van die werkblad reeks. As jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om te identifiseer of jou data beskryf, kies die etikette boks. Verskaf die smoothing konstante. Tik die glad konstante waarde in die dempingsfaktor tekskassie. Die Excel Help lêer dui daarop dat jy 'n glad konstante van tussen 0,2 en 0,3 gebruik. Vermoedelik, maar indien you8217re gebruik van hierdie instrument, jy jou eie idees oor wat die korrekte glad konstante is. (As you8217re clueless oor die glad konstante, miskien het jy shouldn8217t word met behulp van hierdie instrument.) Vertel Excel waar die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart voorbeeld, byvoorbeeld, jy die bewegende gemiddelde data te plaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Chart die eksponensieel stryk data. Om die eksponensieel stryk data karteer, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui wat jy wil standaardfout inligting bereken. Standaard foute te bereken, kies die standaard foute boks. Excel plekke standaard fout waardes langs die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde waardes. Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy wil berekende en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting.